Чи коли-небудь ви задумувалися, чому соціальні медіа-платформи, такі як Reddit та X (раніше Twitter), можуть використовуватися безкоштовно? Відповідь полягає в постах, які ви робите, лайках, які ви ставите, а навіть часі, який ви проводите прокручуючи стрічку.

У минулому ці платформи продавали вашу увагу як товар рекламодавцям. Тепер вони знайшли більшого покупця - компанії зі штучним інтелектом. Звіти свідчать про те, що одна угода про ліцензування даних між Reddit та Google може щороку приносити колишній $60 мільйонів. Проте цей величезний багатство має нічого спільного з нами як творцями даних.

Ще більш турботливим є те, що штучний інтелект, навчений наших даних, може в кінцевому рахунку замінити наші робочі місця. Хоча штучний інтелект також може створювати нові можливості зайнятості, концентрація багатства, що виникає внаслідок цього монополії на дані, безсумнівно поглиблює соціальну нерівність. Здається, ми ковзаємо в кіберпанк світ, підконтрольний кільком великим технологічним гігантам.

Отже, як звичайні люди можуть захистити свої інтереси в цю епоху штучного інтелекту? Після появи штучного інтелекту багато хто розглядає блокчейн як останню лінію оборони людства від нього. Виходячи з цього, деякі інноватори почали шукати рішення. Вони пропонують, по-перше, ми повинні повернути собі право власності та контроль над нашими даними; по-друге, ми повинні використовувати ці дані для спільного навчання моделі штучного інтелекту, яка дійсно служить простим людям.

Ця ідея може здаватися ідеалістичною, але історія показує нам, що кожна технологічна революція починається з "незвичайної" концепції. Сьогодні новий проект громадського ланцюга під назвою "Vana" перетворює це бачення на реальність. Як перша децентралізована мережа даних ліквідності, Vana має на меті перетворити ваші дані в вільно циркулюючі токени, тим самим сприяючи по-справжньому користувацькому контролю над децентралізованим штучним інтелектом.

Засновник Vana та походження проекту

Насправді, народження Вани можна прослідкувати до одного з класів в Медіа-лабораторії Массачусетського технологічного інституту, де зустрілися двоє молодих осіб з бажанням змінити світ - Анна Казлаускас і Арт Абал.

Ліворуч: Анна Казлаускас; Праворуч: Арт Абал.

Анна Казлаускас спеціалізувалася на комп'ютерних науках та економіці в MIT, а її зацікавленість у даних та криптовалюті сягає 2015 року. Тоді вона брала участь у ранньому майнінгу Ethereum, що дало їй глибоке розуміння потенціалу децентралізованої технології. Пізніше Анна провела дослідження даних в міжнародних фінансових установах, таких як Федеральна резервна система, Європейський центральний банк та Світовий банк, досвід, який дозволив їй зрозуміти, що дані стануть новою формою валюти у майбутньому.

Тим часом Арт Абал працював над ступенем магістра з громадської політики в Гарвардському університеті та проводив глибокі дослідження з питань оцінки впливу даних у Центрі Бельфер для науки та міжнародних справ. Перед приєднанням до Vana, Арт керував інноваційними методами збору даних в Appen, постачальнику навчальних даних для штучного інтелекту, що значно сприяло появі багатьох генеративних інструментів штучного інтелекту сьогодні. Його уявлення про етику даних та відповідальність штучного інтелекту надали Вані сильний почуття соціальної відповідальності.

Коли Анна і Арт зустрілися на занятті в Медіа-лабораторії МІТ, вони швидко виявили, що мають спільну пристрасть до демократизації даних та прав користувачів на дані. Вони визнали, що для справжнього вирішення проблем власності на дані та справедливості в галузі штучного інтелекту потрібен новий парадигму - такий, що дозволить користувачам по-справжньому контролювати свої власні дані.

Це спільне бачення спонукало їх стати співзасновниками Vana. Їхня мета — створити революційну платформу, яка не тільки виступає за суверенітет даних для користувачів, але й гарантує, що користувачі можуть отримувати економічну вигоду від своїх даних. Завдяки інноваційному механізму Data Liquidity Pool (DLP) і системі Proof of Contribution Vana дозволяє користувачам безпечно вносити приватні дані, спільно володіти та отримувати вигоду від моделей штучного інтелекту, навчених на цих даних, таким чином сприяючи розвитку штучного інтелекту, керованого користувачами.

Візія Вани швидко здобула визнання в галузі. До цього часу Вана оголосила, що завершила загальну суму фінансування в розмірі 25 мільйонів доларів, включаючи 5-мільйонний стратегічний раунд, очолюваний Coinbase Ventures, 18-мільйонний раунд серії A, очолюваний Paradigm, та 2-мільйонний раунд насіння, очолюваний Polychain. Інші помітні інвестори включають Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR та DeFiance Capital.

У цьому світі, де дані - нова нафта епохи, поява Vana безперечно надає нам важливу можливість повернути суверенітет над даними. Таким чином, як працює цей перспективний проект? Давайте разом дослідимо технічну архітектуру та інноваційні концепції Vana.

Технічна архітектура та інноваційна філософія Вани

Технічна архітектура Vana — це ретельно розроблена екосистема, спрямована на демократизацію даних та максимізацію їхньої цінності. Його основні компоненти включають пул ліквідності даних (DLP), механізм Proof of Contribution, Nagoya Consensus, самостійне зберігання даних користувачами та децентралізований прикладний рівень. Разом ці елементи створюють інноваційну платформу, яка захищає конфіденційність користувачів, одночасно розкриваючи потенційну цінність даних.

1. Пул ліквідності даних (DLP): наріжний камінь валоризації даних

Пул ліквідності даних (DLP) служить фундаментальною одиницею в мережі Vana і його можна порівняти з «майнінгом ліквідності», але для даних. Кожен DLP – це, по суті, смарт-контракт, призначений для агрегування певних типів активів даних. Наприклад, Reddit Data DAO (r/datadao) — це успішний кейс DLP, який залучає понад 140 000 користувачів Reddit і агрегує публікації, коментарі та історію голосувань користувачів на Reddit.

Після того як користувачі надсилають свої дані до DLP, вони можуть заробляти конкретні токени, пов'язані з цим DLP, такі як RDAT для Reddit Data DAO (r/datadao). Ці токени не лише представляють внесок користувача у пул даних, але й надають право голосу та майбутні користі в розділі управління. Зазначимо, що Vana дозволяє кожному DLP видавати свої власні токени, пропонуючи гнучкий механізм захоплення вартості для різних типів активів даних.

У екосистемі Vana 16 найкращих DLP-постачальників отримують додаткові емісії токенів VANA, що додатково стимулює формування та конкуренцію високоякісних пулів даних. Цей підхід розумно перетворює розсіяні персональні дані в рідкісні цифрові активи, закладаючи основу для оцінки та ліквідності даних.

2. Доказ внеску: точний показник вартості даних

Доказ внеску - це ключовий механізм Vana для забезпечення якості даних. Кожен DLP може налаштувати унікальну функцію доказу внеску на основі своїх конкретних потреб. Ця функція не тільки перевіряє автентичність та повноту даних, але й оцінює їх внесок у покращення продуктивності моделей штучного інтелекту.

Наприклад, доказ внеску ChatGPT Data DAO враховує чотири критичні виміри: автентичність, право власності, якість та унікальність. Автентичність перевіряється за допомогою посилань для експорту даних, наданих OpenAI; право власності підтверджується за допомогою верифікації електронної пошти користувачів; оцінка якості використовує оцінку LLM на розмовах з випадковою вибіркою; А унікальність визначається шляхом обчислення векторів ознак даних і порівняння їх з існуючими даними.

Ця багатовимірна оцінка забезпечує, що приймається тільки високоякісні, цінні дані, за які нагороджується. Доказ внеску служить основою для вартості даних і є важливим для збереження якості даних у всьому екосистемі.

3. Нагойський консенсус: децентралізоване забезпечення якості даних

Консенсус Nagoya є ядром мережі Vana, натхненним і вдосконаленим консенсусом Yuma від Bittensor. Цей механізм обертається навколо колективної оцінки якості даних набором вузлів валідації, які отримують остаточну оцінку за допомогою зваженого усереднення.

Що відрізняє його від інших, так це підхід «дворівневої оцінки»: вузли валідації не тільки оцінюють якість даних, але й оцінюють поведінку інших вузлів. Це додає рівень справедливості та точності, стримуючи неправомірну поведінку. Наприклад, якщо вузол валідації присвоює високий бал низькоякісним даним, інші вузли можуть покарати за це помилкове судження коригуючою оцінкою.

Кожні 1800 блоків (приблизно кожні 3 години) відзначають цикл, протягом якого вузли отримують винагороду на основі їх кумулятивних балів. Цей механізм стимулює чесність серед валідаторів та швидко виявляє та видаляє недобросовісні дії, забезпечуючи здорове функціонування мережі.

4. Самозберігання даних: остання лінія захисту приватності

Одне з важливих нововведень Vana полягає в унікальному підході до управління даними. У мережі Vana вихідні дані користувачів ніколи не є по-справжньому «ончейн». Натомість користувачі можуть вибрати місця зберігання, такі як Google Drive, Dropbox або навіть персональні сервери, що працюють на MacBook.

Коли користувачі надсилають дані до DLP, вони фактично надають URL-адресу, що вказує на зашифровані дані та опціональний хеш цілісності вмісту. Цю інформацію записують в контракт реєстрації даних Vana. Валідатори можуть запитувати ключі розшифрування, щоб завантажити та перевірити дані, коли це потрібно.

Цей дизайн розумно вирішує проблеми конфіденційності та контролю за даними. Користувачі мають повний контроль над своїми даними, при цьому беруть участь у економіці даних. Це не тільки забезпечує безпеку даних, але й відкриває можливості для більш широких сценаріїв застосування даних у майбутньому.

5. Децентралізований рівень додатків: різноманітна реалізація значення даних

Верхній рівень Vana - це відкрита екосистема додатків. Тут розробники можуть використовувати накопичену в DLPs рідкість даних для створення різноманітних інноваційних додатків, тоді як учасники внесення даних можуть одержувати матеріальну економічну цінність від цих додатків.

Наприклад, розробницька команда може навчити спеціалізовану модель штучного інтелекту, використовуючи дані від Reddit Data DAO. Користувачі, які надали дані, можуть не тільки використовувати модель після навчання, але й отримувати частку прибутку, згенерованого моделлю, відповідно до свого внеску. Фактично, така модель штучного інтелекту вже розроблена; подробиці можна знайти в статті «Відновлення знизу: Чому старий токен r/datadao в AI Track оживає?“

Ця модель не тільки стимулює внесок високоякісних даних, але й створює справжню екосистему розвитку штучного інтелекту, засновану на користувачах. Користувачі перетворюються з простих постачальників даних на співвласників і отримувачів продуктів штучного інтелекту.

За допомогою цього підходу Вана перетворює ландшафт економіки даних. У цій новій парадигмі користувачі переходять від пасивних постачальників даних до активних учасників та співвигідників у будівництві екосистеми. Це не лише створює нові можливості для отримання індивідуальної вартості, але також вводить нове життя та інновації в цілу галузь штучного інтелекту.

Технічна архітектура Vana вирішує основні проблеми в поточній економіці даних, такі як власність на дані, захист приватності та розподіл вартості, в той час як вона прокладає шлях для майбутніх інновацій на основі даних. За мірою того, як до мережі приєднуються більше DAO-даних і будуються додаткові програми на цій платформі, Vana має потенціал стати основним інфраструктурним рішенням для наступного покоління децентралізованого AI та економіки даних.

Тестова мережа Satori: загальнодоступний майданчик для випробувань Вани

З запуском тестової мережі Satori 11 червня компанія Vana продемонструвала прототип своєї екосистеми громадськості. Це слугує не тільки платформою для технічної перевірки, але і попереднім переглядом операційної моделі майбутньої основної мережі. Наразі екосистема Vana пропонує учасникам три основні шляхи: запуск вузлів перевірки DLP, створення нових DLP або надсилання даних на існуючі DLP для участі в «добуванні даних».

Запустіть вузол перевірки DLP

Валідаційні вузли - це сторожі мережі Vana, відповідальні за перевірку якості даних, що надійшли до DLPs. Для роботи валідаційного вузла потрібні не лише технічна експертиза, але й достатні обчислювальні ресурси. Згідно з технічною документацією Vana, мінімальні апаратні вимоги для валідаційного вузла - це одне ядро CPU, 8 ГБ оперативної пам'яті RAM та 10 ГБ високошвидкісного SSD-сховища.

Користувачі, зацікавлені в тому, щоб стати валідаторами, повинні спочатку вибрати DLP, а потім зареєструватися як валідатор за допомогою смарт-контракту цього DLP. Після реєстрації та схвалення валідатори можуть запускати вузли валідації, специфічні для цього DLP. Важливо зазначити, що валідатори можуть керувати вузлами для кількох DLP одночасно, але кожен DLP має свої унікальні мінімальні вимоги до стейкінгу.

Створити новий DLP

Для користувачів з унікальними даними або інноваційними ідеями створення нового DLP є привабливою опцією. Створення DLP потребує глибокого розуміння технічної архітектури Vana, зокрема механізмів доказу внеску та консенсусу Нагоя.

Творці нового DLP повинні розробити конкретні цілі внеску в дані, методи перевірки та параметри винагороди. Крім того, їм потрібно реалізувати функцію доказу внеску, яка точно оцінює цінність даних. Хоча цей процес може бути складним, Vana надає детальні шаблони та документацію для підтримки творців.

Приймайте участь у добуванні даних

Для більшості користувачів найпростіший спосіб взаємодії - це надсилання даних до існуючих DLP для участі в «гірництві даних». Наразі офіційно рекомендовано 13 DLP, які охоплюють різні сфери від даних соціальних мереж до даних прогнозування в галузі фінансів.

·Finquarium: Збирає дані фінансових прогнозів.

·GPT Data DAO: Зосереджується на експорті даних чату ChatGPT.

· Reddit Data DAO: Концентрується на даних користувачів Reddit і офіційно запущений.

·Volara: Спеціалізується на зборі та використанні даних з Twitter.

·Flirtual: Збирає дані про знайомства.

·ResumeDataDAO: Зосереджується на експорті даних з LinkedIn.

·SixGPT: Збирає та керує даними чату LLM.

·YKYR: Збирає дані Google Analytics.

· Sydintel: Збирає розвідку, щоб розкрити темні куточки Інтернету.

·MindDAO: Збирає часові ряди даних, пов'язаних з благополуччям користувача.

·Kleo: Будує найбільший у світі набір даних про історію перегляду.

·DataPIG: Спеціалізується на даних про уподобання інвестицій в токени.

· ScrollDAO: збирає та використовує дані Instagram.

Деякі з цих DLP все ще знаходяться в розробці, тоді як інші вже онлайн, але всі знаходяться в фазі передмайнінгу. Користувачі можуть офіційно подавати дані для майнінгу лише після запуску основної мережі. Однак користувачі можуть забезпечити можливість участі різними способами заздалегідь. Наприклад, вони можуть брати участь у відповідних викликах на активність в gate.io.Vana Telegram Appабо попередньо зареєструйтесь на офіційних веб-сайтах кожного DLP.

Огляд

Поява Вана означає зміну парадигми в економіці даних. У сучасній хвилі штучного інтелекту дані стали «нафтою» нової ери, і Вана прагне перетворити моделі видобутку, очищення та розподілу цього ресурсу.

По суті, Vana будує рішення для "трагедії загальних майданчиків" в галузі даних. Завдяки розумному дизайну стимулів та технологічним інноваціям воно перетворює особисті дані - здавалося б, безмежний ресурс, який важко монетизувати, - в керований, цінний та обмінюваний цифровий актив. Це не лише відкриває нові шляхи для звичайних користувачів для участі в розподілі прибутку від штучного інтелекту, але й надає потенційний зразок для розвитку децентралізованого штучного інтелекту.

Однак успіх Вани стикається з численними невизначеностями. Технічно вона повинна знайти баланс між відкритістю та безпекою; економічно потрібно довести, що її модель може генерувати стійку цінність; і соціально вона повинна вирішити потенційні етичні та регуляторні виклики.

На глибшому рівні Вана представляє відображення та виклик існуючим даним монополіям та моделям розвитку штучного інтелекту. Вона ставить важливе питання: у епоху штучного інтелекту ми обираємо підтримувати поточних даних олігархів, чи намагатися побудувати більш відкриту, справедливу та різноманітну екосистему даних?

Незалежно від того, чи врешті-решт Вана досягне успіху, її поява дає нам можливість переосмислити цінність даних, етику штучного інтелекту та технологічну інновацію. У майбутньому проекти, подібні до Вани, можуть стати важливими мостами, які з'єднують ідеали Web3 з реальністю штучного інтелекту, керуючи наступною фазою цифрового економічного розвитку.

Відмова від відповідальності:

1. Цю статтю відтворено з [BlockBeats], авторські права належать оригінальному автору [Дивне мислення], якщо у вас є які-небудь зауваження щодо репринту, будь ласка, зв'яжіться з Ворота Навчаннякоманда, і команда вирішить це якомога швидше згідно з відповідними процедурами.

2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, відображають лише особисті погляди автора і не становлять жодних інвестиційних порад.

3. Інші мовні версії статті перекладені командою вивчення воріт, але не згадуються вgate, перекладений матеріал не може бути відтворений, поширений або узурпований.